std::vector 高维
时间: 2023-10-20 13:06:34 浏览: 69
std::vector是C++标准库中的一个容器类,可以存储任意类型的数据,并提供了一系列的操作函数供用户使用。高维是指多维的向量,即一个向量中包含另一个向量。在std::vector中,可以使用嵌套的方式创建高维向量。例如,可以定义一个二维向量,其中每个元素都是一个std::vector类型的向量。同样,可以定义三维、四维或者更高维的向量。通过这种方式,可以实现多维数据的存储和操作。在对高维向量进行排序时,可以使用std::sort函数结合lambda表达式或者自定义的谓词函数来指定排序规则。然后通过调用std::sort函数,可以对高维向量中的每个子向量进行排序。
相关问题
std::vector<double> Least_square_method(std::vector<std::vector<double>>& dotLSM, bool debug)什么意思
这是一个C++函数,使用最小二乘法(Least Square Method)来拟合点集。它的参数是一个二维向量 `dotLSM`,其中每个子向量都表示一个点的坐标,而最后返回的是一个一维向量,其中包含了拟合直线的斜率和截距。如果 `debug` 参数为真,则会输出调试信息。
该函数的实现思路是,先计算点集的平均值,然后计算每个点与平均值的偏差,最后根据这些偏差来拟合一条直线。具体实现可以参考以下代码:
```cpp
std::vector<double> Least_square_method(std::vector<std::vector<double>>& dotLSM, bool debug) {
int n = dotLSM.size();
if (n == 0) {
return std::vector<double>();
}
int m = dotLSM[0].size();
std::vector<double> mean(m, 0);
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < m; ++j) {
mean[j] += dotLSM[i][j];
}
}
for (int j = 0; j < m; ++j) {
mean[j] /= n;
}
double Sxx = 0, Sxy = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < m; ++j) {
Sxx += (dotLSM[i][j] - mean[j]) * (dotLSM[i][j] - mean[j]);
Sxy += (dotLSM[i][j] - mean[j]) * (dotLSM[i][m-1] - mean[m-1]);
}
}
double beta1 = Sxy / Sxx;
double beta0 = mean[m-1] - beta1 * mean[0];
std::vector<double> result({beta1, beta0});
if (debug) {
std::cout << "Sxx: " << Sxx << ", Sxy: " << Sxy << std::endl;
std::cout << "mean: ";
for (int j = 0; j < m; ++j) {
std::cout << mean[j] << " ";
}
std::cout << std::endl;
std::cout << "beta1: " << beta1 << ", beta0: " << beta0 << std::endl;
}
return result;
}
```
注意,这里的拟合直线是一条二维平面上的直线,因此返回的结果是一个长度为2的向量,其中第一个元素是斜率,第二个元素是截距。如果需要拟合三维或更高维的曲面,则需要修改算法。
使用cv::FlannBasedMatcher如何进行特征点匹配?
使用cv::FlannBasedMatcher进行特征点匹配的一般步骤如下:
1. 提取待匹配图像的特征点和特征描述符。
```c++
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::ORB::create();
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor = cv::ORB::create();
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detect(image1, keypoints1);
detector->detect(image2, keypoints2);
descriptor->compute(image1, keypoints1, descriptors1);
descriptor->compute(image2, keypoints2, descriptors2);
```
2. 使用cv::FlannBasedMatcher进行特征点匹配。
```c++
cv::FlannBasedMatcher matcher;
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
```
3. 对匹配结果进行筛选,去除错误匹配。
一种常见的筛选方法是根据匹配距离和比率进行筛选。匹配距离越小,表示两个特征描述符越相似,匹配越准确;而比率越小,表示两个最近邻特征描述符之间的距离差别越大,匹配越可靠。因此,我们可以选择一组阈值,将匹配距离小于某个值且比率小于某个值的匹配点保留下来。
```c++
double min_dist = std::numeric_limits<double>::max();
double max_dist = std::numeric_limits<double>::min();
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
std::vector<cv::DMatch> good_matches;
double threshold_dist = 2 * min_dist;
double threshold_ratio = 0.8;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
if (matches[i].distance < threshold_dist && matches[i].distance < threshold_ratio * matches[i].distance) {
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
```
以上就是使用cv::FlannBasedMatcher进行特征点匹配的基本步骤。需要注意的是,由于Flann算法对于高维数据的匹配比较慢,因此在处理大规模图像时,可能需要考虑使用其他更快速的算法。